<b>ATENCIÓN: Si ya te instalaste la máquina virtual en el curso anterior de la Especialización no es necesario que vuelvas a hacerlo. En caso contrario, sigue leyendo.</b><br><br>Los ejercicios y sesiones prácticas pretenden mostrar un caso práctico de procesamiento y análisis de datos en el contexto de Big Data. En este sentido, será necesario trabajar con una máquina virtual que ya trae configuradas e instaladas una serie de componentes habituales al manejar Big Data. En este apartado te explicamos cómo descargar e instalar la máquina virtual Cloudera en tu ordenador. La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco.<br><br> <i><b>Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma</i></b>

Para poder seguir la parte aplicada del curso, responder a los cuestionarios y trabajar con las herramientas que te explicamos, necesitarás acceder a una serie de ficheros de código, así como las bases de datos de trabajo, que hemos recopilado y comprimido. Verás que algunos vídeos llevan un código entre paréntesis que coincide con el nombre de alguno de estos ficheros. Esto significa que en el vídeo correspondiente se trabaja con dicho fichero. <br><br>A continuación te explicamos como incorporarlos en la máquina virtual.

Durante la primera semana del curso se introducen el curso y las herramientas que se emplearán. Además también se presentan las tareas relacionadas con el Análisis Exploratorio de Datos. Cada pocos temas tratados en los vídeos encontrarás un pequeño custionario de 5 preguntas. <br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

En el módulo 2 del curso se introducen conceptos de modelización generales (calibración y validación) y en particular los modelos de regresión lineal y regresión logística. Desde la perspectiva de Big Data, se incluyen aspectos relacionados con la regularización de los modelos para su simplificación. <br><br><i>Como en el módulo anterior, visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

En el módulo 3 del curso se introduce la família de modelos basada en árboles (clasificación, regresión, bosques) y aspectos generales sobre la incertidumbre y el sobreajuste. Después de cada tema, o de unos pocos temas, encontrarás un cuestionario para comprobar tu nivel de comprensión de los mismos.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>

En el módulo 4 del curso se introduce la família de modelos basada en redes neuronales así como se introducen las técnicas básicas no supervisadas, tanto de clasificación automática como de reducción de la dimensionalidad. En este módulo, además de los cuestionarios convencionales, tendrás que realizar un trabajo práctico en el que trabajarás las técnicas aprendidas hasta el momento.<br><br><i>Visualiza los vídeos, contesta los cuestionarios tantas veces como quieras, realiza el ejercicios práctico, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.</i>